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Problem Definition in the Digital Democracy

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Veröffentlichungen

Open-source LLMs for text annotation: a practical guide for model setting and fine-tuning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Meysam Alizadeh, Maël Kubli, Zeynab Samei, Shirin Dehghani, Mohammadmasiha Zahedivafa, Juan D. Bermeo, Maria Korobeynikova, Fabrizio Gilardi
Veröffentlicht in: Journal of Computational Social Science, Ausgabe 8, 2025, ISSN 2432-2717
Herausgeber: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s42001-024-00345-9

A survey of expert views on misinformation: Definitions, determinants, solutions, and future of the field (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sacha Altay, Manon Berriche, Hendrik Heuer, Johan Farkas, Steven Rathje
Veröffentlicht in: Harvard Kennedy School Misinformation Review, Ausgabe 4(4), 2023, ISSN 2766-1652
Herausgeber: Harvard Kennedy School
DOI: 10.37016/mr-2020-119

How Negative Media Coverage Impacts Platform Governance: Evidence from Facebook, Twitter, and YouTube (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Nahema Marchal, Emma Hoes, K. Jonathan Klüser, Felix Hamborg, Meysam Alizadeh, Mael Kubli, Christian Katzenbach
Veröffentlicht in: Political Communication, Ausgabe 42, 2025, Seite(n) 215-233, ISSN 1058-4609
Herausgeber: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/10584609.2024.2377992

Media literacy tips promoting reliable news improve discernment and enhance trust in traditional media (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sacha Altay, Andrea De Angelis, Emma Hoes
Veröffentlicht in: Communications Psychology, Ausgabe 2, 2024, ISSN 2731-9121
Herausgeber: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1038/s44271-024-00121-5

Existential risk narratives about AI do not distract from its immediate harms (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Emma Hoes, Fabrizio Gilardi
Veröffentlicht in: Proceedings of the National Academy of Sciences, Ausgabe 122, 2025, ISSN 0027-8424
Herausgeber: National Academy of Sciences
DOI: 10.1073/pnas.2419055122

Content Moderation As a Political Issue: The Twitter Discourse Around Trump's Ban (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Meysam Alizadeh, Fabrizio Gilardi, Emma Hoes, K. Jonathan Klüser, Maël Kubli, Nahema Marchal
Veröffentlicht in: Journal of Quantitative Description: Digital Media, Ausgabe 26738813, 2022, Seite(n) 1-44, ISSN 2673-8813
Herausgeber: HOPE - HBZ Open Publishing Environment
DOI: 10.51685/jqd.2022.023

Tokenization of social media engagements increases the sharing of false (and other) news but penalization moderates it (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Meysam Alizadeh, Emma Hoes, Fabrizio Gilardi
Veröffentlicht in: Scientific Reports, Ausgabe 13, 2023, Seite(n) 13703, ISSN 2045-2322
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-023-40716-2

People are skeptical of headlines labeled as AI-generated, even if true or human-made, because they assume full AI automation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sacha Altay, Fabrizio Gilardi
Veröffentlicht in: PNAS Nexus, Ausgabe 3, 2024, ISSN 2752-6542
Herausgeber: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/pnasnexus/pgae403

Social Media and Policy Responses to the COVID‐19 Pandemic in Switzerland (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Fabrizio Gilardi, Theresa Gessler, Maël Kubli, Stefan Müller
Veröffentlicht in: Swiss Political Science Review, 2021, ISSN 1424-7755
Herausgeber: Wiley-Blackwell
DOI: 10.1111/spsr.12458

Misinformation reloaded? Fears about the impact of generative AI on misinformation are overblown (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Simon, Felix; Altay, Sacha; Mercier, Hugo
Veröffentlicht in: Harvard Kennedy School Misinformation Review, 2023, ISSN 2766-1652
Herausgeber: Harvard Kennedy School
DOI: 10.37016/mr-2020-127

Comparing methods for creating a national random sample of twitter users (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Meysam Alizadeh, Darya Zare, Zeynab Samei, Mohammadamin Alizadeh, Mael Kubli, Mohammadhadi Aliahmadi, Sarvenaz Ebrahimi, Fabrizio Gilardi
Veröffentlicht in: Social Network Analysis and Mining, Ausgabe 14, 2025, ISSN 1869-5469
Herausgeber: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s13278-024-01327-5

Level Playing Field or Politics as Usual? Equalization–Normalization in Direct Democratic Online Campaigns (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Manuela Fischer, Fabrizio Gilardi
Veröffentlicht in: Media and Communication, Ausgabe 11(1), 2023, Seite(n) 43-55, ISSN 2183-2439
Herausgeber: Cogitatio Press
DOI: 10.17645/mac.v11i1.6004

Building Research Infrastructures to Study Digital Technology and Politics: Lessons from Switzerland (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Fabrizio Gilardi, Lucien Baumgartner, Clau Dermont, Karsten Donnay, Theresa Gessler, Maël Kubli, Lucas Leemann, Stefan Müller
Veröffentlicht in: PS: Political Science & Politics, Ausgabe 55(2), 2022, Seite(n) 354-359, ISSN 1049-0965
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/s1049096521000895

Exposure to Higher Rates of False News Erodes Media Trust and Fuels Overconfidence (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sacha Altay, Benjamin A. Lyons, Ariana Modirrousta-Galian
Veröffentlicht in: Mass Communication and Society, Ausgabe 28, 2025, Seite(n) 301-325, ISSN 1520-5436
Herausgeber: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
DOI: 10.1080/15205436.2024.2382776

ChatGPT outperforms crowd workers for text-annotation tasks (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Fabrizio Gilardi, Meysam Alizadeh, Maël Kubli
Veröffentlicht in: Proceedings of the National Academy of Sciences, Ausgabe 120(30), 2023, Seite(n) e2305016120, ISSN 0027-8424
Herausgeber: National Academy of Sciences
DOI: 10.1073/pnas.2305016120

Social Media and Political Agenda Setting (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Gilardi, Fabrizio; Gessler, Theresa; Kubli, Mael; Müller, Stefan
Veröffentlicht in: Political Communication, Ausgabe 39(1), 2022, Seite(n) 39-60, ISSN 1058-4609
Herausgeber: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/10584609.2021.1910390

We need to understand the effect of narratives about generative AI (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Fabrizio Gilardi, Atoosa Kasirzadeh, Abraham Bernstein, Steffen Staab, Anita Gohdes
Veröffentlicht in: Nature Human Behaviour, Ausgabe 8, 2024, Seite(n) 2251-2252, ISSN 2397-3374
Herausgeber: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1038/s41562-024-02026-z

Open-Source Large Language Models Outperform Crowd Workers and Approach ChatGPT in Text-Annotation Tasks (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Alizadeh, Meysam; Kubli, Maël; Samei, Zeynab; Dehghani, Shirin; Bermeo, Juan Diego; Korobeynikova, Maria; Gilardi, Fabrizio
Veröffentlicht in: arXiv, Ausgabe 1, 2023, ISSN 2331-8422
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2307.02179

Digital Democracy (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Gilardi, Fabrizio; Trechsel, Alexander
Veröffentlicht in: The Oxford Handbook of Swiss Politics, 2023
Herausgeber: Oxford University Press
DOI: 10.1093/oxfordhb/9780192871787.013.22

Exploring Relationships Between Cryptocurrency News Outlets and Influencers’ Twitter Activity and Market Prices (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Meysam Alizadeh, Yasaman Asgari, Zeynab Samei, Sara Yari, Shirin Dehghani, Mael Kubli, Darya Zare, Juan Diego Bermeo, Veronika Batzdorfer, Fabrizio Gilardi
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Social Networks Analysis and Mining, 2025, Seite(n) 455-471
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-78541-2_28

Comparing Methods for Creating a National Random Sample of Twitter Users (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Meysam Alizadeh, Darya Zare, Zeynab Samei, Mohammadamin Alizadeh, Maël Kubli, Mohammadhadi Aliahmadi, Sarvenaz Ebrahimi, Fabrizio Gilardi
Veröffentlicht in: arXiv, 2024
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2402.04879

Digital Technology, Politics, and Policy-Making (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Fabrizio Gilardi
Veröffentlicht in: Cambridge Elements in Public Policy, 2022, ISBN 9781108887304
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/9781108887304

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